Je mehr man KI nutzt, desto müheloser wird der Umgang damit, aber das kritische Denken der Menschen schwindet zunehmend.

Je mehr man KI nutzt, desto schwächer kann die Fähigkeit zum unabhängigen Denken werden. Studien zeigen, dass eine übermäßige Abhängigkeit von KI dazu führt, dass Fachwissen von der realen Situation losgelöst wird und die Denkweisen der Menschen zunehmend übereinstimmen. In diesem Artikel werden drei Lösungsansätze vorgeschlagen: Lassen Sie die KI Ihre Annahmen in Frage stellen, schaffen Sie bewusst Zeit und Raum ohne KI und versuchen Sie Interaktionsmethoden außerhalb des Chatfensters. Denken Sie daran: KI sollte ein Werkzeug sein, das Ihnen beim Denken hilft, kein Meister, der für Sie denkt.

Die meisten Unternehmen sind sich bewusst, dass Mitarbeiter nicht nur passiv Anweisungen ausführen und Vorschriften mechanisch anwenden dürfen. Menschen mit kritischer Denkweise sind gut darin, Fragen zu stellen und etablierte Annahmen in Frage zu stellen – dieses Verhalten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Agilität und die Förderung von Innovationen in Organisationen. Aber immer mehr Belege zeigen, dass die Anwendung von KI diese Fähigkeit der Menschen schwächen kann.

Um Unternehmen bei der Bewältigung dieses Problems zu unterstützen, haben wir vorhandene Forschungsergebnisse aus der Betriebswirtschaftslehre (einschließlich einiger unserer eigenen Ergebnisse), der Kognitionswissenschaft, der Mensch-Computer-Interaktion sowie Literatur zu Arbeit und Technologie in Organisationen zusammengetragen und gleichzeitig eine Reihe von Führungskräften aus Unternehmen interviewt, die verschiedene Methoden zur KI-Implementierung erproben. Daraus ergibt sich ein neuer Ansatz zur Gestaltung, Bereitstellung und Nutzung von KI in Unternehmen, um langfristig den Austausch verschiedener Standpunkte zu fördern und kritisches Denken zu entwickeln.

Unternehmen sollten zwei große organisatorische Risiken im Auge behalten, die durch die Schwächung des kritischen Denkens entstehen: den Verlust fachlicher Kompetenzen und den Verlust kognitiver Vielfalt. Beide Risiken können die Grundlage für die Agilität und Innovationsfähigkeit des Unternehmens untergraben. Manager müssen sich klar machen: Technologie ist nicht wertneutral, sie kann die Denk- und Kollaborationsweisen der Menschen auf negative Weise umgestalten. Daher sollten Führungskräfte nicht nur kurzfristige Vorteile (wie erwartete Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen) verfolgen, sondern die Nutzer dazu anleiten, die Ausgaben der Technologie nicht selbstverständlich zu vertrauen, und aktiv Praktiken erforschen – also künstliche Intelligenz aktiv gestalten, statt von ihr gestaltet zu werden.

Wie KI das menschliche Denken umgestaltet

Lange vor dem Boom der generativen KI haben mehrere Studien das Phänomen des „Black-Box-Effekts“ aufgedeckt: Praktiker vertrauen Analysewerkzeugen blind, ohne sie zu verstehen, was auf lange Sicht zum Verlust des fachlichen Urteilsvermögens führt. Neuere Studien zeigen weiter, dass die Nutzung von KI die Bereitschaft der Menschen verringert, Informationen aktiv zu überprüfen, was in der Wissenschaft Bedenken hinsichtlich kognitiver Auslagerung und sogar kognitiver Unterwerfung auslöst. Eine Studie des Media Lab des MIT aus dem Jahr 2025 zu den kognitiven Kosten großer Sprachmodelle sowie eine Studie der Wharton School aus dem Jahr 2026 bestätigen, dass Menschen, die KI nutzen, dazu neigen, die Ausgaben der KI nicht mehr zu hinterfragen und zu überprüfen. Obwohl die langfristigen Auswirkungen von KI auf die menschliche Kognition noch weiter untersucht werden müssen, geben vorhandene Studien ein klares Signal: Die Nutzung von KI verändert die Fähigkeiten von Organisationen bereits spürbar.

Zunächst befürchten viele Forscher, dass die Verbreitung von KI dazu führt, dass das Fachwissen innerhalb von Unternehmen von der Situation losgelöst wird. Der Kerngedanke dahinter ist: KI kann leicht Fakten und Daten abrufen, aber sie kann Wissen nicht sinnvoll interpretieren und anwenden, indem sie den spezifischen Kontext berücksichtigt. In Daten stecken oft viele feine Informationen, die nur Menschen mit Intuition, Empathie und fachübergreifender Praxiserfahrung erfassen können. Menschen können Daten verstehen, weil sie eigene Erfahrungen und ein Verständnis für die reale Situation haben, in der die Daten eingebettet sind. KI hingegen ist nur ein Algorithmus, der die Realität nicht direkt erleben kann und daher dazu neigt, diese feinen, entscheidenden Informationen zu übersehen.

Ein Beispiel: Selbst wenn eine KI die Anwaltsprüfung bestehen kann, bedeutet das nicht, dass sie alle Feinheiten des Rechtssystems, die Ansprüche verschiedener Stakeholder, die unterschiedlichen Ursachen und Logiken von Fällen sowie die Verbindungen zwischen anderen Fachbereichen und dem Rechtssystem versteht. Sobald juristisches Fachwissen vom spezifischen Kontext losgelöst ist, entstehen Risiken: Wenn Anwälte sich nur auf KI verlassen, weder die Details des Falls kennen noch das komplexe Rechtsumfeld verstehen, können sie Beweise falsch deuten und Fehlurteile fällen.

Tatsächlich zeigt eine aktuelle Studie, dass gerade weil die Menschen immer stärker von KI abhängig sind, Unternehmen umso mehr Fachkräfte brauchen, die über Fachwissen verfügen, um die Ausgaben der KI zu überprüfen, flexibel auf neue Situationen zu reagieren und potenzielle Risiken vorauszusehen. Ein weiteres verstecktes Risiko besteht darin, dass Unternehmen zur Kostensenkung Stellen für Nachwuchskräfte streichen. Kurzfristig spart das zwar Kosten, aber langfristig kann es zu einer Lücke bei den mittleren Führungskräften kommen – deren kontextbezogenes Verständnis Unternehmen derzeit stark brauchen.

Darüber hinaus kann KI leicht zu homogenem Denken führen. Mehrere Studien zeigen, dass große Sprachmodelle die Vielfalt der Standpunkte oft verringern: Einerseits neigen die Modelle dazu, an den ersten gefundenen Denkweisen festzuhalten, andererseits besteht eine Tendenz zur „Durchschnittlichkeit“. Das verleitet Nutzer dazu, anomale und unerwartete Informationen zu ignorieren – doch genau aus solchen unerwarteten Informationen entstehen oft innovative Erkenntnisse. Daraus geht hervor, dass die übermäßige Verbreitung von generativer KI leicht zu einheitlichen Denkbereichen führt, sodass Organisationen die vielfältigen Erfahrungen und Perspektiven verlieren, die für Innovationen unverzichtbar sind. Gleichzeitig neigen Mitarbeiter eher dazu, externe Veränderungssignale zu ignorieren, was die Anpassungsfähigkeit des Unternehmens an die Umgebung schwächt.

Wie können wir diese Risiken dann steuern? Ausgereifte Literatur zu Arbeit und Technologie im Organisationsbereich weist bereits auf praktikable Richtungen hin. Der Kerngedanke ist: Technologie muss immer von Menschen interpretiert werden, sie ist in spezifische Kontexte eingebettet, und Nutzer haben die Initiative, Technologie zu verändern und anzupassen.

Wie Menschen KI aktiv gestalten

Derzeit wird generative KI in den meisten gängigen Darstellungen als einzelnes Werkzeug mit Chat-Oberfläche vorgestellt, bei dem Menschen Fragen stellen und Antworten erhalten. Die gängige Ansicht lautet, dass man bessere Ergebnisse erzielt, wenn man lernt, die Prompts zu optimieren und KI häufiger zu nutzen. Es ist an sich nicht falsch, bessere Fragen zu stellen, aber das reicht nicht aus, um die Risiken grundlegend zu beseitigen. Um die Herausforderungen wirklich zu meistern, dürfen wir Technologie nicht nur als Werkzeug betrachten, sondern als ein System, das von Menschen gestaltet werden kann. Das bedeutet, dass wir Arbeitsumgebungen gestalten müssen, die durch KI unterstützt werden, um das autonome Urteilsvermögen und die führende Rolle der Menschen zu schützen.

Aus den Praxiserfahrungen verschiedener Unternehmen, die wir erforscht und mit denen wir zusammengearbeitet haben, im Bereich KI und neue Technologien lassen sich drei praktische Wege ableiten.

KI umgekehrt nutzen

Der griechische Philosoph Sokrates pflegte seine Anhänger zu fragen, um sie dazu anzuleiten, selbst Antworten auf philosophische Fragen zu suchen, und manchmal auch dazu, ihre eigenen kognitiven Grenzen zu erkennen. Dieser Ansatz lässt sich auch in der KI-Praxis anwenden. Die folgenden zwei Fälle verdeutlichen das:

Wettbewerb „Erstelle den Prompt gemeinsam mit mir“. Gestartet von dem großen Pharmakonzern AstraZeneca im August 2025, besteht dieses 10-tägige Projekt aus einer Reihe kurzer Übungen, die Mitarbeiter dazu anregen sollen, KI selbst auszuprobieren und ihre Fähigkeit zum kritischen Denken zu trainieren. Mehr als 1500 Mitarbeiter aus dem gesamten Unternehmen haben teilgenommen. Die Teilnehmer lernten nicht nur, Prompts zu verfassen, sondern vor allem eine Denkweise: Mithilfe von Prompts sich selbst zu tiefem Lernen und gründlichem Nachforschen anzuregen.

Das Feedback der Teilnehmer zeigt, dass diese Aktivität die Art und Weise, wie Menschen mit KI umgehen, neu gestaltet hat. Ein Teilnehmer sagte: „Diese Methode hat neue Denkperspektiven eröffnet, meine bestehenden Vorstellungen in Frage gestellt und mich dazu gebracht, vor jedem Gespräch zuerst über mich selbst nachzudenken.“

Dr. Bonnie Check, Leiterin für globale Kompetenzentwicklung bei AstraZeneca, und Dr. Maciej Simaszek, Leiter für KI-Strategie und Innovation im Unternehmen, erklärten in unserem Interview: „Dieser Wettbewerb hat sich im gesamten Unternehmen schnell verbreitet, alle Teams und Abteilungen haben teilgenommen und ihn an ihre eigenen Arbeitsabläufe, Funktionen und KI-Tools angepasst.“ Die erste Pilotphase im Jahr 2025 erhielt den Silberpreis des Brandon Hall Awards. Ein Jahr nach dem Start der Aktivität haben inzwischen mehr als 50 Teams und Geschäftsbereiche das Projekt umgesetzt, und Tausende von Mitarbeitern haben an der Herausforderung teilgenommen.

Hackathon. Vor einigen Monaten führten Forschungsteams der ETH Zürich und der Nanyang Technological University Singapur bei einem 24-Stunden-Hackathon, der von der Einrichtung Cerem veranstaltet wurde, KI-Experimente mit fast 2000 Teilnehmern (in fast 500 Teams) durch. Die Teams reichten Projektvorschläge ein, die den Vereinten Nationen bei der Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung helfen sollen, und die KI gab den Teams verschiedene Arten von Feedback. Die Hälfte der Teams erhielt Feedback, das sich darauf konzentrierte, wie die Vorschläge optimiert werden können, um die festgelegten Ziele besser zu erreichen; die andere Hälfte erhielt Feedback, das auf Überschneidungen zwischen ihren Vorschlägen und vorhandenen Projekten hinwies und sie dazu anregte, völlig neue Denkwege auszuprobieren. Die Forschungsteams fanden heraus, dass wenn die KI die Teilnehmer der zweiten Gruppe ständig in Frage stellte und ihnen half, zwischen neuartigen und bereits vorhandenen Inhalten in ihren Vorschlägen zu unterscheiden, diese Teams vielfältigere und innovativere Ideen hervorbrachten.

Den richtigen Zeitpunkt und die richtigen Szenarien für die KI-Nutzung finden

Wenn Unternehmen Rahmenwerke für die KI-Governance aufbauen, konzentrieren sie sich normalerweise darauf, wo KI implementiert werden soll. Gleichzeitig sollten Unternehmen aber mehr darüber nachdenken: In welchen Szenarien und zu welchen Zeiten KI nicht verwendet werden soll. Wir geben Managern folgende Empfehlungen:

Einen freien Denkraum ohne KI schaffen. Diese Strategie lehnt sich an frühere Praktiken von Unternehmen an, um die Überlastung mit E-Mails zu bewältigen. Zum Beispiel führte Intel 2007 ein Pilotprojekt mit einer Gruppe von Ingenieuren durch, um die Überlastung von Mitarbeitern mit Informationen zu verringern: Ein Tag pro Woche wurde festgelegt, an dem Ingenieure ermutigt wurden, keine E-Mails zu nutzen. (Zuvor hatten Unternehmen wie Deloitte und T-Mobile USA bereits versucht, „E-Mail-freie Tage/Wochen“ einzuführen.)

Auf ähnliche Weise können Unternehmen und Manager bestimmte Zeiträume festlegen, in denen Mitarbeiter keine generativen KI-Tools nutzen dürfen, oder ihnen einen „zugangsbeschränkten Interaktionsbildschirm“ anbieten – das System aktiviert die KI-Unterstützungsfunktion erst, nachdem der Nutzer seine eigenen, kontextbezogenen Überlegungen eingegeben hat. Eine andere Gruppe von Forschern berichtet, dass ein von ihnen untersuchter australischer Telekommunikationsanbieter von mittleren Führungskräften verlangt, vor der Nutzung von KI-Tools zuerst „KI-freie Strategiemeetings“ abzuhalten, um sie dazu zu zwingen, sich zuerst auf ihr eigenes Urteil und ihre Erfahrung zu verlassen, um Brainstormings für die strategische Planung durchzuführen.

Die führende Rolle des Menschen behaupten. Technologie ist in aktuellen Entwicklungs- und Wachstumsstrategien allgegenwärtig und kann manchmal die Entscheidungen und Strukturen von Unternehmen so stark beeinflussen, dass ihre Nutzung nicht mehr hinterfragt wird. Um sicherzustellen, dass Menschen Technologie gestalten können, müssen Sie zuerst Mitarbeitern – insbesondere Berufseinsteigern – die Möglichkeit geben, bestimmte Aufgaben ohne KI-Tools zu erledigen, um fachliche Kompetenzen und Kontextwissen aufzubauen.

Das Verständnis von Arbeitsabläufen ist nicht nur eine Pflicht für einfache Mitarbeiter, sondern auch für mittlere und höhere Führungskräfte wichtig. Bei der Untersuchung erfahrener Bankmitarbeiter beobachtete Anthony eine deutliche Trennung: Ein Teil der Führungskräfte nutzte Algorithmus-Tools nur als Mittel zur Ausgabe von Ergebnissen, sodass ihre eigenen fachlichen Kompetenzen ständig schwächten; andere erfahrene Fachkräfte hingegen bemühten sich aktiv, die Prinzipien verschiedener Technologien zu verstehen und zu klären, wie Technologie ihre Arbeit beeinflusst. Letztere verbesserten nicht nur ihre fachlichen Kompetenzen ständig, sondern konnten auch Nachwuchsanalytiker effektiv anleiten – indem sie von ihnen verlangten, die Gründe für die Wahl des Werkzeugs zu erklären und die Annahmen und Berechnungslogiken hinter den Daten zu erläutern.

Auf einer umfassenderen Organisationsebene zeigen Forschungen zu Technologie und Arbeit, dass die effektive Implementierung neuer Technologien die Neugestaltung von Arbeitsabläufen auf der Grundlage des vorhandenen Wissens der Mitarbeiter erfordert. Tatsächlich spiegelt ein vom spanischen Arbeitsministerium geförderter Expertenbericht diesen Ansatz wider, in dem die Bedeutung der Beteiligung von Mitarbeitern an der Frontlinie des Unternehmens an den Diskussionen bei der Förderung der KI-Implementierung hervorgehoben wird.

Paralleles Arbeitsmodell. In einigen Fällen kann es sinnvoll sein, dass eine KI und ein menschliches Team dieselbe Aufgabe unabhängig voneinander parallel ausführen. Danach können das Team und die KI ihre Ergebnisse zusammenführen, um ein integriertes Konzept zu erstellen. Das in Lissabon ansässige Beratungsunternehmen für Transformationsdesign With Company erprobt dieses parallele Modell fortlaufend in Strategie- und Kreativprojekten.

Bei einem frühen Experiment mit einem Startup im Jahr 2024 erledigten zwei Teams dieselbe Markenplanungsaufgabe gleichzeitig. Ein Team verwendete einen eher traditionellen Designprozess, das andere stützte sich stark auf einen KI-gestützten Arbeitsablauf. Das KI-gestützte Team erzeugte fast 1700 Bilder, bevor es zum endgültigen Konzept kam, was den Erkundungsraum stark erweiterte und den divergierenden Prozess beschleunigte. Das von